一种精确目标跟踪的超前迭代学习控制方法技术

一种精确目标跟踪的超前迭代学习控制方法，本发明专利技术提出了一种利用超前时刻跟踪误差信息作为修正量的迭代学习控制方法，以实现不确定时滞系统对给定期望输出轨迹的精确跟踪。该方法不仅对系统模型不确定性具有鲁棒性，而且能补偿被控系统的不确定时滞，它既结构简单易于实现，又具有高精确度及快收敛速率，具有很高的实际价值。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种精确目标跟踪的超前迭代学习控制方法，其特征在于，该方法包括：步骤１：确定系统对象模型Ｐ（ｓ）及它的标称传递函数Ｇ↓［ｎ］（ｓ）、权传递函数Ｗ↓［２］（ｓ）和时滞估计值＊，目标轨迹ｙ↓［ｄ］（ｔ），ｔ∈［０，Ｔ］，以及轨迹跟踪容许精度ε＞０；步骤２：选取超前时间因子δ＝＊；步骤３：若｜｜Ｗ↓［２］（ｓ）｜↓［ｓ＝ｊω］｜｜↓［∞］＜１，则选取超前迭代学习控制权函数Ｗ↓［１］（ｓ）＝１，否则选取Ｗ↓［１］（ｓ）为任一接近１的非零稳定传递函数；步骤４：利用收敛条件‖１＋｜Ｗ↓［２］（ｓ）Ｇ↓［ｎ］（ｓ）Ｃ（ｓ）／（１＋Ｇ↓［ｎ］（ｓ）Ｃ（ｓ））｜／１／Ｗ↓［１］（ｓ）（１＋Ｇ↓［ｎ］（ｓ）Ｃ（ｓ））｜↓［ｓ＝ｊω］‖↓［∞］＜１，确定超前迭代学习控制增益函数Γ（ｓ）＝－Ｃ（ｓ）；步骤５：令ｋ＝０，ｕ（ｔ）＝０，以及ｙ（０）＝ｙ↓［ｄ］（０）；步骤６：计算ｙ（ｔ）＝Ｌ↑［－１］［Ｐ（ｓ）Ｌ［ｕ（ｔ）］］，其中Ｌ和Ｌ↑［－１］分别表示Ｌａｐｌａｃｅ变换和Ｌａｐｌａｃｅ逆变换；步骤７：若＊｜ｙ↓［ｄ］（ｔ）－ｙ（ｔ）｜＞ε，则计算ｕ（ｔ）＊Ｌ↑［－１］［Ｗ↓［１］（ｓ）（Ｌ［ｕ（ｔ）］＋Γ（ｓ）ｅ↑［δｓ］Ｌ［ｙ↓［ｄ］（ｔ）－ｙ（ｔ）］）］，并执行步骤８，否则执行步骤９；步骤８：令ｋ＊ｋ＋１，返回步骤６；步骤９：结束迭代，并确定ｕ（ｔ）为系统控制输入。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾英民，孟德元，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]